層次聚類分析：是建立一個層次以分解給定的資料集。該方法可以分為自上而下（分解）和自下而上（合併）兩種操作方式。為彌補分解與合併的不足，層次合併經常要與其它聚類方法相結合，如迴圈定位。典型的這類方法包括： 第一個是;BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) 方法，它首先利用樹的結構對物件集進行劃分；然後再利用其它聚類方法對這些聚類進行優化。 第二個是CURE(Clustering Using REprisentatives) 方法，它利用固定數目代表物件來表示相應聚類；然後對各聚類按照指定量（向聚類中心）進行收縮。 第三個是ROCK方法，它利用聚類間的連線進行聚類合併。 最後一個CHEMALOEN，它則是在層次聚類時構造動態模型。
